Kreuzkorrelation von Prozessparametern und der Einschweißtiefe beim Laserstrahlschweißen von Aluminiumlegierungen mittels Methoden des Maschinellen Lernens

Aluminiumlegierungen der Gruppe EN AW-6xxx, die sich durch eine hohe Warmeleitfahigkeit und ein transientes Prozessverhalten beim Laserstrahlschweisen auszeichnen, stellen fur die Modellbildung zur stabilen Prozessregelung der Einschweistiefe eine Herausforderung dar. Mit der Optischen Koharenztomographie (OCT) steht ein robustes Messverfahren zur Bestimmung der Keyhole-Tiefe zur Verfugung. Die mit OCT erhaltene Prozess-antwort sowie ein Prozessmodell der Einschweistiefe in Abhangigkeit von den Prozessparametern erlauben eine prazise und echtzeitfahige Prozessregelung. Das transiente Prozessverhalten der Einschweistiefe kann mit Hilfe von Methoden des Maschinellen Lernens beschrieben werden. Mit Hilfe eines Beta-Variational-Autoencoders (Beta-VAE) wurde eine Methode zur Entwicklung eines generativen Modells zur Vorhersage des Verhaltens der Einschweistiefe implementiert. Als bestimmende Prozessparameter wurden die Laserstrahlleistung, die Vorschubgeschwindigkeit und die Fokusposition relativ zur Blechoberflache gewahlt. Die tatsachliche Einschweistiefe wurde aus metallogra-phischen Querschliffen auf der Grundlage von Blindschweisversuchen an der Aluminiumlegierung EN AW-6082 er-mittelt. Die experimentellen Ergebnisse bildeten die Datenbasis fur einen ersten Test der Modellmethodik. Die Vor-hersage des Beta-VAE fur den Testsatz ergab ein mittleres Fehlerquadrat (RMSE) von 0,2264 mm. Dies entspricht einem mittleren absoluten Fehler (MAPE) von 15,85 %.